基于改进的灰狼算法,回声状态神经网络通过记录数据来预测孔隙性

科学领域:

• 石油工程是石油工程中的一个.
• 机器学习 机器学习
• 地质物理学 地质物理学

背景情况:

• 准确的水库孔隙性预测对于石油勘探和开发至关重要.
• 传统的孔径测量方法是资源密集的.
• 目前用于孔径预测的机器学习模型存在超参数问题和低于最佳的网络架构.

研究的目的:

• 利用机器学习开发一种更准确,更有效的方法来预测水库的多孔性.
• 解决传统机器学习模型在孔隙性预测中的局限性.
• 使用增强的元启发算法优化回声状态神经网络 (ESN).

主要方法:

• 一个改进的灰狼优化 (IGWO) 算法是通过结合帐映射和粒子群优化 (PSO) 原则而开发的.
• 使用IGWO算法优化ESN模型的超参数和网络结构.
• 使用实验室测量的孔径值和相应的记录数据 (五个记录曲线作为输入) 创建了一个数据库.
• 优化IGWO-ESN模型的性能与标准ESN,BP神经网络,最小平方支持向量机和线性回归模型进行了比较.

主要成果:

• 与标准的灰狼优化算法相比,IGWO算法在超参数调整方面表现优越.
• 该IGWO-ESN模型实现了比所有其他评估的机器学习模型更高的孔径预测准确度.
• 该研究证实了增强的元启发式方法在提高ESN记录数据分析性能方面的有效性.

结论:

• 开发的IGWO-ESN模型在从日志记录数据中预测水库多孔度方面取得了重大进展.
• 这种方法为传统方法提供了更准确和潜在的成本效益更高的替代方案.
• 这些发现突出了先进的元启发式优化技术在提高机器学习应用在石油和天然气行业的潜力.